Google lansează un imens depozit de date de instruire AI cu peste 5 milioane de fotografii cu 200.000 de repere din întreaga lume

Proiectarea sistemelor AI care sunt capabile să recunoască cu precizie caracteristicile fiecărui loc din lume la nivel individual (adică să poată distinge clar între locuri din aceeași categorie, de exemplu, Cascada Niagara cu orice altă cascadă) și regăsirea imaginilor (obiecte din imagini). cu alte versiuni ale acelui obiect din fiecare categorie) se numără printre obiectivele de lungă durată ale departamentului de cercetare intelectuală.Inteligenta artificială a Google prezintă un interes deosebit. Anul trecut, compania a lansat Google-Landmarks, un pachet de date referitoare la reperele Pământului despre care Google a pretins că era cel mai mare din lume la acea vreme și a organizat, de asemenea, 2 competiții (Landmark Recognition 2018 și Landmark Retriny 2018), care a atras participarea a mai mult de 500 de cercetători de top în învățarea automată și inteligență artificială din lume.

• Îmbunătățiți eficacitatea evaluării depresiei cu modele AI

După succesul de anul trecut, ieri, 5 mai, Google a lansat oficial depozitul de date de formare Google-Landmarks-v2 AI cu cod sursă deschisă, ca un pas important în planul de dezvoltare cu succes a noilor tehnologii. Modelele de viziune computerizată pot recunoaște mai mult repere din întreaga lume. rapid, precis și sofisticat. Acest depozit de date Google-Landmarks-v2 are o scară mult mai mare decât versiunea anterioară, având până la 5 milioane de fotografii (de două ori mai multe decât versiunea anterioară) cu 200.000 de repere (de 7 ori mai multe decât versiunea anterioară) în întreaga lume. In jurul lumii.

În plus, Google nu a uitat să lanseze două noi „provocări” anul acesta, Landmark Recognition 2019 și Landmark Retriny 2019, pe comunitatea de învățare automată Kaggle și, în același timp, a lansat codul sursă și modelul pentru Detect-to-Retrieve, un cadru ajută la restaurarea mai eficientă a imaginilor în funcție de regiune.

• AI folosește tweet-uri pentru a ajuta cercetătorii să analizeze situațiile de inundații

„Atât metodele de recunoaștere a imaginilor, cât și de recuperare vor necesita, în general, seturi de date de antrenament mai mari, atât în ​​ceea ce privește numărul de imagini, cât și diversitatea reperelor, pentru a antrena mai bine sistemul și a fi mai puternic. Sperăm că acest set de date va ajuta la îmbunătățirea capacităților de recunoaștere și de regăsire a imaginii ale modelelor moderne de AI”, au spus doi ingineri software din echipa Google AI, Bingyi Cao și Tobias. Weyand a împărtășit.

În plus, potrivit acestor doi experți, 5 milioane de fotografii cu peste 200.000 de repere stocate în Google-Landmarks-v2 sunt colectate și contribuite de la fotografi din întreaga lume. Fiecare fotografie va fi etichetată cu o descriere specifică a locației și a autorului, de exemplu Castelul Neuschwanstein, Podul Golden Gate, Kiyomizu-dera, Burj Khalifa, Sfinxul Giza (Marele Sfinx din Giza), Machu Picchu și multe alte atracții celebre. Cercetătorii Google au adăugat apoi fotografii istorice, puțin cunoscute, culese de pe Wikimedia Commons, arhiva online de imagini, sunete și alte tipuri de date media a Wikimedia Foundation.

• Inteligenta artificiala OpenAI a invins echipa campioana mondiala in curs Dota 2

Deci, care este principala problemă pe care o rezolvă cadrul Detect-to-Retrieve? După cum au explicat Bingyi Cao și Tobias Weyand, modelele lansate de Google (antrenate pe un subset de 80.000 de imagini din primul set de date Google-Landmarks) pot profita de casetele de delimitare. care conțin articole interesante, îmbunătățind astfel în mod semnificativ precizia.

În plus, Landmark Recognition 2019 (unde echipele participante au sarcina de a proiecta modele AI pentru a ajuta la identificarea reperelor) și Landmark Retriny 2019 (echipele participante folosesc sisteme AI pentru a găsi imagini pentru a afișa cu exactitate un loc desemnat) au început să accepte înregistrări pentru a participa de astăzi. Ambele competiții vor include premii în bani în valoare totală de 50.000 USD, iar echipele câștigătoare vor fi invitate de Google să participe la Conferința privind Viziunea pe computer și Recunoașterea modelelor (Conferința privind Viziunea pe computer și Recunoașterea modelelor). ) care va avea loc la Long Beach, California, la sfârșitul acestui an, pentru a prezenta detaliile abordării pe care au implementat-o.